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1、撕彳l】2015年2月上半月0000教育数据挖掘发展现状及研究规律的分析孟卓袁梅宇(昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500)摘要:教育数据挖掘(EDM)是一个新兴的学科,它从教育系统中提取出海量的数据.这些数据对于教育研究工作者、学生甚至家长来说都是极其重要的⋯。教育数据挖掘的任务就是研究某种方法来探索这些数据,更好地理解学生的学习,并逐步改善学生的学习。文章主要介绍了教育数据挖掘的发展历史及现况,探讨了应用于该领域的主流的研究方法,最后对其发展研究规律趋势进行了预测。关键词:教育数据挖掘;研究方法;发展研究规律中图分类号:G40
2、—051文献标识码:A文章编号:1005—3476(2015)02—0029—05随着互联网技术的高速发展,人们之间的协同挖掘”为主题的研讨会。2008年在加拿大蒙特利尔工作和信息交换已不再受到时间和空间的限制。随着举办了第一届教育数据挖掘国际学术会议,并在数据库技术的成熟和数据应用的普及,人类积累的数2011年荷兰埃因霍温举办的第四届教育数据挖掘国据量正在以指数速度迅速增长。如何应用这海量般庞际会议上,产生了专门的电子期刊——教育数据挖大的数据成了棘手的问题,数据挖掘技术应运而生。掘杂志(JEDM)。数据挖掘和知识发现已经成为当教育数据挖掘应用
3、各种数据挖掘技术,对信息化教育前国际上的一个研究热点中产生的大量数据进行归纳总结.探索其中的规律。并通过不断改良以适应当前教育的快速发展。一、教育数据挖掘的发展现状教育数据挖掘不仅是数字化教育研究的重要体现,同时也是教育信息化发展的必然需求[。从数据挖掘(DataMining.简称DM)就是从大数据中发现知识[(KDD)(KnowledgeDiscov.量的、不完全的、有噪声的随机的数据中,提取隐eryinDatabases)一词首先出现在1989年举行的第含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在的有十一届国际联合人工智能学术会议(Interna
4、tional用信息和知识的过程
5、4]。数据挖掘只是数据库中JointConfereneeonArtificialIntelligence,简称IJ.知识发现的一个步骤.但又是最重要的一步,它用CAI)上,从此便拉开了数据挖掘技术从理论到实专门算法从数据中抽取模式。际生活应用的序幕。自2005年起人工智能会议教育数据挖掘(EducationalDataMining,简(AAAI)、人工智能教育应用(AIED)及智能导师称EDM)指来自于教育系统的数据应用某种数据系统(ITS)等国际会议召开了多次以“教育数据挖掘方法,提取出有价值的信息的过程,这些信
6、作者简介孟卓(1990一),河北秦皇岛人,昆明理工大学信息工程与自动化学院硕士研究生,主要研究方向为机器学习、人工智能。袁梅宇(1967一),云南昆明人,昆明理工大学信息_v-~-b自动化学院副教授,主要研究方向为机器学习、教育数据挖掘。基金项目昆明理工大学教育研究项目“知识追踪模型在线学习算法关键技术研究”(项目编号:2013203)。0000息可以给众多教育工作者或研究人员等提供帮助生特征分析、实现网络教育智能化和个性化等。和服务_5]。EDM社区网站www.educationaldatamin—国内的相关数据挖掘网络教育应用研究在2002i
7、ng.org是这样定义教育数据挖掘的:“教育数据挖年才开始出现相关学术论文,随后几年该领域论文掘主要关注的是探索方法来研究从教育系统中生成数量缓步增加。由于该领域的特殊性,其发展受到的那些独特类型的数据,并通过这些方法来更深入网络教育的发展及数据的来源两方面的共同影响。地理解学生及其学习。”教育数据挖掘在教育界的随着国内外网络课程的大量出现和广泛使用,如国众多领域都有着重要的应用.并成为教学管理者做~['Coursera在线教育公司提供免费公开课程和2004出科学决策的重要依据。年复旦大学网络公开课的创办为起点,教育数据挖(一)国外教育数据挖掘发
8、展现状掘在国内研究规模迅速发展壮大。浙江大学研究人CristoRomero,SebastianVentura,EnriqueGar—员使用关联规则发现技术对高校的人事信息库进行cia以Moodle系统作为案例研究了数据挖掘在课程管挖掘,试图找到影响学科发展的因素,并探寻如何理系统中的应用㈤:ManWaiLee,SherryY.评价学科好坏,以及影响学科发展的各个要素之间Chen.KyriacosChrysostomou.XiaohuiLiu提出利用的关系101。总体来说,国内学术论文代表研究的数据挖掘技术来分析学习者的喜好.他们的研究表广度、深度
9、相对较浅。学位论文代表着研究的深明现场独立型学习者经常使用前进或后退按钮,但度,是相关知识的综合运用。从2003年开始才有该是花费更少的
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